Notice bibliographique
Résumé
Introducción: Los gobiernos de todo el mundo buscan diferentes estrategias para ampliar el acceso a los servicios de salud, abaratar costos y optimizar resultados. Objetivo: Presentar el contexto socio-político de salud en el que se sitúan las guías de buenas prácticas basadas en la evidencia de la Asociación de Enfermeras de Ontario. Temas de reflexión: La discusión se centra en los desafíos claves de salud y atención sanitaria que enfrentan diversos países del mundo, y las amenazas y oportunidades que éstos presentan para Enfermería. Se enfatiza la necesidad del uso de evidencia como una herramienta central pero no la única para optimizar los resultados de salud de los ciudadanos. Conclusiones: Los cuatro componentes principales que facilitan un modelo de atención efectivo corresponde a: Recursos humanos adecuados; trabajo interprofesional positivo; expansión del rol de las enfermeras profesionales; y la práctica basada en la evidencia. Todos estos componentes son necesarios para alcanzar una atención de acceso universal, oportuna y centrada en la persona. [Grinspun D. Modelo de Enfermería para optimizar sistemas de salud. MedUNAB 2017; 20(2): 224-234].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».